AI導入事例を
実績から探す

過去の処方・副作用・服薬指導を、自然文の質問からすぐに探せる薬歴検索RAGを開発。

船の入港予定やコンテナ搬出状況をもとに、港湾内のシャーシ配置と配車順を自動で組み替えます。

融資稟議の確認ポイントをAIが横断チェックし、審査の抜け漏れと確認時間を削減。

出欠・成績・宿題・面談記録を横断し、離脱リスクの高まりを早期に可視化。講師のフォロー判断を支援します。

衛生基準を守りながら、洗浄による生産停止と薬剤・水使用量を抑えるCIP最適化。

数千点の部品表・改訂情報・代替部品を照合し、組立前の取り違えや確認漏れを減らす。

現金輸送容器のID・封印番号・時刻・担当者を自動照合し、受け渡し記録の不整合をその場で検知。

地熱発電の還元井で起きる注入能力低下を、圧力・流量・水質・薬注履歴から分析。原因究明を経験頼みからデータ起点へ変えます。

炉温・燃料流量・排気O₂・炉圧などを常時分析し、通常パターンから外れた燃焼状態を早期に検知します。

OTDR測定、海図、過去修理、船舶位置を統合し、障害地点の初動判断を支援。

分断されていたデータをつなぎ、条件の組み合わせによる不良要因を明らかにしました。

受付から染色・出荷までの記録をAIで突合し、標本取り違えや工程記録の不整合を検知。

現場の作業実績を2操作で収集し、赤字の兆候を着手中に検知できるようにしました。

10年前の数量のまま運用していた発注点を、部品ごとの出方に合わせて計算する形にしました。

配車担当者1名が地図と伝票で組んでいたルートを、条件を入れて計算する形にしました。

10年前の棚割りのままだった倉庫を、現在の出庫の多さに合わせて並べ直しました。

手順書を見れば分かる問い合わせで埋まっていた部門の電話を減らしました。

気づいたときには他社に切り替わっていた取引を、数字の変化で先に拾う形にしました。

全数目視検査を自動化し、検査時間を4分の1に短縮しながらベテランの判定基準を継承しました。

危険物申告書と品目マスタを照合し、航空輸送前の確認漏れや記載不整合をAIで抽出。

スコープID・患者・洗浄機ログ・薬液・保管記録を突合し、追跡不能や記録漏れを自動検知。

製造課長が毎月Excelで30時間かけていたシフト作成を、ルールごと仕組みに移しました。

経験の長い数名しかできなかった同時交換の提案を、現場端末で出せるようにしました。

担当者の感覚で行っていたピーク回避を、予測に基づいて早めに知らせる形にしました。

班長が見回って判断していた応援の指示を、機種ごとの作業量から先に出す形にしました。

修復前後の写真、使用材料、処置内容、指導者コメントを工程単位で整理し、技法と判断根拠を次世代へ残す。

漏れ量・振動・温度・摺動面写真・使用流体を横断し、故障原因の切り分けを支援。

材料・積層・炉内温度の履歴から焼成後の反りを予測し、条件調整と品質安定化を支援。

製作図と現品写真を照合し、部材番号・孔位置・ガセット形状・加工漏れを出荷前にチェック。

充填停止コード、圧力・温度履歴、顧客申告、過去修理を統合し、点検すべき箇所を絞り込む保守支援AI。